Сеть беспроводных датчиков

редактировать
Типичная архитектура WSN.

Сеть беспроводных датчиков (WSN ) относится к группа пространственно рассредоточенных и специализированных датчиков для мониторинга и регистрации физических условий окружающей среды и организации собранных данных в центральном месте. WSN измеряют такие условия окружающей среды, как температура, звук, уровни загрязнения, влажность, ветер и т. Д.

Они похожи на одноранговые беспроводные сети в том смысле, что они полагаются на беспроводную связь и спонтанное формирование сетей, позволяющих передавать данные с датчиков по беспроводной сети. WSN - это пространственно распределенные автономные датчики для контроля физических или внешних условий, таких как температура, звук, давление и т. д. и совместно передавать свои данные через сеть в основное место. Более современные сети являются двунаправленными, они собирают данные с распределенных датчиков и позволяют контролировать активность датчиков. Развитие беспроводных сенсорных сетей было мотивировано военными приложениями, такими как наблюдение за полем боя; сегодня такие сети используются во многих промышленных и бытовых приложениях, таких как мониторинг и управление производственными процессами, мониторинг состояния машин и т. д.

WSN состоит из «узлов» - от нескольких до нескольких сотен или даже тысяч, где каждый узел подключен к одному (а иногда и нескольким) датчикам. Каждый такой узел сенсорной сети обычно состоит из нескольких частей: радио приемопередатчика с внутренней антенной или подключения к внешней антенне, микроконтроллера, электронная схема для взаимодействия с датчиками и источником энергии, обычно аккумулятор или встроенная форма сбора энергии. Узел датчика может отличаться по размеру от размера обувной коробки до размера пылинки, хотя функционирующие «пылинки » подлинных микроскопических размеров еще не созданы. Стоимость сенсорных узлов также варьируется и составляет от нескольких до сотен долларов, в зависимости от сложности отдельных сенсорных узлов. Ограничения по размеру и стоимости сенсорных узлов приводят к соответствующим ограничениям на ресурсы, такие как энергия, память, скорость вычислений и пропускная способность связи. Топология WSN может варьироваться от простой звездообразной сети до расширенной многоузловой беспроводной ячеистой сети. Метод распространения между переходами сети может быть маршрутизацией или лавинной.

. В информатике и телекоммуникациях беспроводные сенсорные сети являются активными область исследований, где ежегодно проводятся многочисленные семинары и конференции, например IPSN, SenSys и EWSN. По состоянию на 2010 год беспроводные сенсорные сети достигли примерно 120 миллионов удаленных устройств по всему миру.

Содержание

  • 1 Приложение
    • 1.1 Мониторинг территории
    • 1.2 Мониторинг здравоохранения
    • 1.3 Зондирование окружающей среды / Земли
      • 1.3.1 Мониторинг загрязнения воздуха
      • 1.3.2 Обнаружение лесных пожаров
      • 1.3.3 Обнаружение оползней
      • 1.3.4 Мониторинг качества воды
      • 1.3.5 Предотвращение стихийных бедствий
    • 1.4 Промышленный мониторинг
      • 1.4.1 Мониторинг состояния машины
      • 1.4.2 Регистрация данных
      • 1.4.3 Мониторинг воды / сточных вод
      • 1.4.4 Мониторинг состояния конструкции
      • 1.4.5 Производство вина
    • 1.5 Обнаружение угроз
  • 2 Характеристики
  • 3 Платформы
    • 3.1 Аппаратное обеспечение
    • 3.2 Беспроводное соединение
    • 3.3 Программное обеспечение
      • 3.3.1 Протоколы маршрутизации
      • 3.3.2 Операционные системы
    • 3.4 Совместные онлайн-платформы управления данными датчиков
  • 4 Моделирование
  • 5 Другие концепции
    • 5.1 Безопасность
    • 5.2 Распределенная сеть датчиков
    • 5.3 Интеграция данных и веб-интерфейс датчиков
    • 5.4 Обработка внутри сети
    • 5.5 Агрегирование защищенных данных regation
  • 6 См. также
  • 7 Ссылки
  • 8 Дополнительная литература
  • 9 Внешние ссылки

Приложение

Мониторинг области

Мониторинг области является распространенным применением WSN. При мониторинге области WSN развертывается в регионе, где необходимо отслеживать некоторые явления. Военный пример - использование датчиков для обнаружения вторжения противника; гражданский пример - геозонирование газовых или нефтепроводов.

Мониторинг здравоохранения

Существует несколько типов сенсорных сетей для медицинских приложений: имплантированные, носимые и встроенные в окружающую среду. Имплантируемые медицинские устройства - это те, которые вставляются внутрь человеческого тела. Носимые устройства используются на поверхности тела человека или в непосредственной близости от пользователя. Системы, встроенные в окружающую среду, используют датчики, содержащиеся в окружающей среде. Возможные применения включают измерение положения тела, местонахождения людей, общий мониторинг больных в больницах и дома. Устройства, встроенные в окружающей среде отслеживать физическое состояние человека для непрерывной диагностики здоровья, используя в качестве входных данных из сети камер глубины, а чувствительного этаж, или других подобных устройств. Сети тела и зоны могут собирать информацию о здоровье, физической форме и расходах энергии человека. В медицинских приложениях первостепенное значение имеют конфиденциальность и подлинность пользовательских данных. В частности, из-за интеграции сенсорных сетей с IoT аутентификация пользователя становится более сложной; однако решение представлено в недавней работе.

Зондирование окружающей среды / Земли

Существует множество приложений для мониторинга параметров окружающей среды, примеры которых приведены ниже. Они разделяют дополнительные проблемы, связанные с суровыми условиями эксплуатации и пониженным энергоснабжением.

Мониторинг загрязнения воздуха

Сети беспроводных датчиков развернуты в нескольких городах (Стокгольм, Лондон и Брисбен ) контролировать концентрацию опасных для граждан газов. Они могут использовать преимущества специальных беспроводных соединений, а не проводных установок, что также делает их более мобильными для тестирования показаний в различных областях.

Обнаружение лесных пожаров

Сеть сенсорных узлов может быть установлен в лесу для обнаружения начала пожара . Узлы могут быть оборудованы датчиками для измерения температуры, влажности и газов, выделяемых при пожаре на деревьях или растительности. Раннее обнаружение имеет решающее значение для успешных действий пожарных; Благодаря беспроводным сенсорным сетям пожарная команда сможет узнать, когда начинается пожар и как он распространяется.

Обнаружение оползней

A Система обнаружения оползней использует сеть беспроводных датчиков для обнаружения незначительных движений почвы и изменений различных параметров, которые могут произойти до или во время оползня. Благодаря собранным данным можно будет узнать о приближающемся возникновении оползней задолго до того, как это произойдет на самом деле.

Мониторинг качества воды

Мониторинг качества воды включает анализ свойств воды в плотинах, реках, озерах и океанах, а также запасов подземных вод. Использование множества беспроводных распределенных датчиков позволяет создавать более точную карту состояния воды и позволяет постоянно размещать станции мониторинга в труднодоступных местах без необходимости извлечения данных вручную.

Стихийное бедствие предотвращение

Беспроводные сенсорные сети могут быть эффективными в предотвращении неблагоприятных последствий стихийных бедствий, таких как наводнения. Беспроводные узлы успешно развернуты в реках, где необходимо отслеживать изменения уровня воды в режиме реального времени.

Промышленный мониторинг

Мониторинг состояния оборудования

Сети беспроводных датчиков были разработаны для технического обслуживания оборудования (CBM), поскольку они обеспечивают значительную экономию затрат и предоставляют новые функции.

Беспроводные датчики можно размещать в местах, труднодоступных или недоступных для проводной системы, например, во вращающихся механизмах и не привязанных транспортных средствах.

Регистрация данных

Беспроводные сенсорные сети также используются для сбора данных для мониторинга экологической информации. Это может быть так же просто, как контроль температуры в холодильнике или уровня воды в резервуарах для перелива на атомных электростанциях. Затем статистическую информацию можно использовать, чтобы показать, как работают системы. Преимущество WSN перед обычными регистраторами - это возможность «живого» потока данных.

Мониторинг воды / сточных вод

Мониторинг качества и уровня воды включает в себя множество мероприятий, таких как проверка качества подземных или поверхностных вод и обеспечение водной инфраструктуры страны на благо как людей, так и людей. животное. Его можно использовать для защиты от потерь воды.

Мониторинг состояния конструкций

Беспроводные сенсорные сети могут использоваться для мониторинга состояния гражданской инфраструктуры и связанных с ней геофизических процессов, близких к реальному времени, и в течение длительных периодов времени посредством регистрации данных с использованием соответствующего интерфейса датчики.

Производство вина

Беспроводные сенсорные сети используются для наблюдения за производством вина, как в поле, так и в погребе.

Обнаружение угроз

Глобальное отслеживание Система (WATS) - это прототип сети для обнаружения наземных ядерных устройств, таких как ядерная «портфельная бомба». WATS разрабатывается Ливерморской национальной лабораторией (LLNL). WATS будет состоять из беспроводных датчиков гамма-излучения и нейтронов, подключенных через сеть связи. Данные, полученные датчиками, подвергаются «объединению данных», которое преобразует информацию в легко интерпретируемые формы; это объединение данных является наиболее важным аспектом системы.

Процесс объединения данных происходит в сенсорной сети, а не на централизованном компьютере, и выполняется специально разработанным алгоритмом, основанным на байесовской статистике. WATS не будет использовать централизованный компьютер для анализа, потому что исследователи обнаружили, что такие факторы, как задержка и доступная пропускная способность, как правило, создают значительные узкие места. Данные, обрабатываемые в полевых условиях самой сетью (путем передачи небольших объемов данных между соседними датчиками), выполняются быстрее и делают сеть более масштабируемой.

Важным фактором в разработке WATS является простота развертывания, поскольку большее количество датчиков одновременно повышает скорость обнаружения и снижает количество ложных срабатываний. Датчики WATS могут быть развернуты в постоянных местах или установлены на транспортных средствах для мобильной защиты определенных мест. Одним из препятствий для внедрения WATS является размер, вес, требования к энергии и стоимость доступных в настоящее время беспроводных датчиков. Разработка усовершенствованных датчиков является важным компонентом текущих исследований Управления по нераспространению, контролю над вооружениями и международной безопасности (NAI) LLNL.

WATS был профилирован в США. Подкомитет по военным исследованиям и разработкам Палаты представителей, 1 октября 1997 г., во время слушаний по ядерному терроризму и контрмерам. 4 августа 1998 г. на последующем заседании этого подкомитета председатель Курт Велдон заявил, что финансирование исследований для WATS было сокращено администрацией Клинтона до прожиточного минимума и что программа были плохо реорганизованы.

Характеристики

Основные характеристики WSN включают

  • ограничения энергопотребления для узлов, использующих батареи или сбор энергии. Примеры поставщиков: ReVibe Energy и Perpetuum
  • Способность справляться с отказами узлов (устойчивость )
  • Некоторая мобильность узлов (для высокомобильных узлов см. MWSN )
  • Неоднородность узлов
  • Однородность узлов
  • Масштабируемость для крупномасштабного развертывания
  • Способность выдерживать суровые условия окружающей среды
  • Простота использования
  • Межуровневая оптимизация

Межуровневый подход становится важной областью изучения беспроводной связи. Кроме того, традиционный многоуровневый подход представляет три основные проблемы:

  1. Традиционный многоуровневый подход не может обмениваться различной информацией между разными уровнями, что приводит к тому, что каждый уровень не имеет полной информации. традиционный многоуровневый подход не может гарантировать оптимизацию всей сети.
  2. Традиционный многоуровневый подход не может адаптироваться к изменениям окружающей среды.
  3. Из-за взаимодействия между различными пользователями доступ конфликты, угасание, d изменение среды в беспроводных сенсорных сетях, традиционный многоуровневый подход для проводных сетей неприменим к беспроводным сетям.

Таким образом, кросс-уровень может использоваться для оптимальной модуляции для повышения производительности передачи, например скорость передачи данных, энергоэффективность, QoS (Качество обслуживания ) и т. д. Узлы датчиков можно представить как небольшие компьютеры, которые чрезвычайно просты с точки зрения их интерфейсов и компонентов. Обычно они состоят из блока обработки с ограниченной вычислительной мощностью и ограниченной памятью, датчиков или MEMS (включая специальные схемы кондиционирования), устройства связи (обычно радиоприемопередатчиков или, альтернативно, оптических ) и источник питания обычно в виде батареи. Другие возможные включения: модули сбора энергии, вторичные ASIC и, возможно, вторичный интерфейс связи (например, RS-232 или USB ).

Базовые станции - это один или несколько компонентов WSN с гораздо большим количеством вычислительных, энергетических и коммуникационных ресурсов. Они действуют как шлюз между узлами датчиков и конечным пользователем, поскольку обычно пересылают данные из WSN на сервер. Другими специальными компонентами в сетях на основе маршрутизации являются маршрутизаторы, предназначенные для вычисления, расчета и распределения таблиц маршрутизации.

Платформы

Аппаратное обеспечение

Одна из основных проблем в WSN заключается в производстве недорогих и крошечных сенсорных узлов. Растет число небольших компаний, производящих оборудование WSN, и коммерческую ситуацию можно сравнить с домашними компьютерами 1970-х годов. Многие из узлов все еще находятся на стадии исследований и разработок, особенно их программное обеспечение. Принятию сенсорных сетей также присуще использование методов с очень низким энергопотреблением для радиосвязи и сбора данных.

Во многих приложениях WSN связывается с локальной сетью или глобальной сетью через шлюз. Шлюз действует как мост между WSN и другой сетью. Это позволяет хранить и обрабатывать данные устройствами с большим количеством ресурсов, например, на удаленном сервере. Глобальная беспроводная сеть, используемая в основном для устройств с низким энергопотреблением, известна как глобальная сеть с низким энергопотреблением (LPWAN ).

Беспроводная связь

Существует несколько стандартов и решений беспроводной связи для подключения сенсорных узлов. Thread и ZigBee могут подключать датчики, работающие на частоте 2,4 ГГц, со скоростью передачи данных 250 кбит / с. Многие используют более низкую частоту для увеличения радиодиапазона (обычно 1 км), например, Z-wave работает на частоте 915 МГц, а в ЕС широко используется 868 МГц, но они имеют более низкую скорость передачи данных (обычно 50 кб / с). Рабочая группа IEEE 802.15.4 обеспечивает стандарт для подключения устройств с низким энергопотреблением, и обычно датчики и интеллектуальные счетчики используют один из этих стандартов для подключения. С появлением Интернета вещей было сделано много других предложений по обеспечению возможности подключения датчиков. LORA - это форма LPWAN, которая обеспечивает беспроводное соединение с низким энергопотреблением на большие расстояния для устройств, которое использовалось в интеллектуальных счетчиках. Wi-SUN соединяет домашние устройства. NarrowBand IOT и LTE-M могут подключать до миллионов датчиков и устройств с использованием сотовой технологии.

Программное обеспечение

Энергия - это самый дефицитный ресурс узлов WSN, и он определяет время жизни WSN. WSN могут быть развернуты в большом количестве в различных средах, включая удаленные и враждебные регионы, где специальная связь является ключевым компонентом. По этой причине алгоритмы и протоколы должны решать следующие проблемы:

  • Увеличенный срок службы
  • Устойчивость и отказоустойчивость
  • Самоконфигурация

Максимизация срока службы: Энергопотребление / мощность количество сенсорных устройств должно быть сведено к минимуму, а сенсорные узлы должны быть энергоэффективными, поскольку их ограниченный энергетический ресурс определяет их срок службы. Для экономии энергии узлы беспроводных датчиков обычно отключают и радиопередатчик, и приемник, когда они не используются.

Протоколы маршрутизации

Сети беспроводных датчиков состоят из малогабаритных и маломощных, и необслуживаемые узлы датчиков малого радиуса действия. Недавно было замечено, что путем периодического включения и выключения сенсорных и коммуникационных возможностей узлов датчиков мы можем значительно сократить время активности и, таким образом, продлить срок службы сети. Однако эта дежурная цикличность может привести к высокой сетевой задержке, накладным расходам маршрутизации и задержкам обнаружения соседей из-за асинхронного планирования спящего режима и пробуждения. Эти ограничения требуют принятия контрмер для беспроводных сенсорных сетей с рабочим циклом, которые должны минимизировать информацию о маршрутизации, нагрузку маршрутизации трафика и потребление энергии. Исследователи из Университета Сонгюнкван предложили упрощенную маршрутизацию без увеличения интервала задержки доставки, называемую LNDIR. Эта схема может обнаруживать маршруты с минимальной задержкой на каждом интервале невозрастания задержки доставки вместо каждого временного интервала. Имитационные эксперименты продемонстрировали применимость этого нового подхода к минимизации маршрутной информации, хранящейся на каждом датчике. Кроме того, эта новая маршрутизация также может гарантировать минимальную задержку доставки от каждого источника к приемнику. Наблюдается повышение производительности до 12 и 11 раз с точки зрения снижения нагрузки трафика маршрутизации и энергоэффективности, соответственно, по сравнению с существующими схемами.

Операционные системы

Операционные системы для узлы беспроводной сенсорной сети обычно менее сложны, чем операционные системы общего назначения. Они больше напоминают встроенные системы по двум причинам. Во-первых, беспроводные сенсорные сети обычно развертываются с учетом конкретного приложения, а не в качестве общей платформы. Во-вторых, потребность в низких затратах и ​​малом энергопотреблении приводит к тому, что большинство беспроводных сенсорных узлов имеют микроконтроллеры с низким энергопотреблением, гарантирующие, что такие механизмы, как виртуальная память, либо не нужны, либо слишком дороги в реализации.

Таким образом, для сенсорных сетей можно использовать встроенные операционные системы, такие как eCos или uC / OS. Однако такие операционные системы часто разрабатываются со свойствами реального времени.

TinyOS, возможно, первая операционная система, специально разработанная для беспроводных сенсорных сетей. TinyOS основана на модели событийного программирования вместо многопоточности. Программы TinyOS состоят из обработчиков событий и задач с семантикой от выполнения до завершения. Когда происходит внешнее событие, такое как входящий пакет данных или показания датчика, TinyOS сигнализирует соответствующему обработчику событий для обработки события. Обработчики событий могут публиковать задачи, запланированные ядром TinyOS через некоторое время.

LiteOS - это недавно разработанная ОС для беспроводных сенсорных сетей, которая предоставляет UNIX-подобную абстракцию и поддержку языка программирования C.

Contiki - это ОС, которая использует более простой стиль программирования на C, но при этом предоставляет такие усовершенствования, как 6LoWPAN и Protothreads.

RIOT (операционная система) является более поздней ОС реального времени, включая функциональность, аналогичную Contiki.

PreonVM - это ОС для беспроводных сенсорных сетей, которая обеспечивает 6LoWPAN на основе Contiki и поддерживает язык программирования Java.

Совместные онлайн-платформы управления данными датчиков

Совместные онлайн-платформы управления данными датчиков - это онлайн-сервисы баз данных, которые позволяют владельцам датчиков регистрировать и подключать свои устройства для передачи данных в онлайн-базу данных для хранения и также позволяют разработчикам подключаться к базе данных и создавать свои собственные приложения на основе этих данных. Примеры включают Xively и платформу Wikisensing. Такие платформы упрощают онлайн-сотрудничество между пользователями с использованием различных наборов данных, начиная от данных об энергии и окружающей среде и заканчивая данными, полученными от транспортных услуг. Другие услуги включают в себя возможность разработчикам встраивать в веб-сайты графики и виджеты в реальном времени; анализировать и обрабатывать исторические данные, полученные из каналов данных; отправлять оповещения в реальном времени из любого потока данных для управления скриптами, устройствами и средами.

Архитектура системы Wikisensing описывает ключевые компоненты таких систем, включая API-интерфейсы и интерфейсы для онлайн-сотрудников, промежуточное программное обеспечение, содержащее бизнес-логику, необходимую для управления данными датчиков и их обработки, и модель хранения, подходящую для эффективных хранение и поиск больших объемов данных.

Моделирование

В настоящее время моделирование на основе агентов и имитация является единственной парадигмой, которая позволяет моделировать сложное поведение в среде беспроводных датчиков (например, флокирование). Агентное моделирование беспроводных датчиков и специализированных сетей - относительно новая парадигма. Агентное моделирование изначально было основано на социальном моделировании.

Сетевые симуляторы, такие как Opnet, Tetcos NetSim и NS, могут использоваться для имитации беспроводной сенсорной сети.

Другие концепции

Безопасность

Архитектура без инфраструктуры (т.е. без шлюзов и т. Д.) И внутренние требования (т. Е. Автоматическая рабочая среда и т. Д.) WSN могут создают несколько слабых мест, привлекающих противников. Поэтому безопасность вызывает серьезную озабоченность при развертывании WSN для специальных приложений, таких как военные и здравоохранение. Из-за своих уникальных характеристик традиционные методы защиты компьютерных сетей были бы бесполезны (или менее эффективны) для WSN. Следовательно, отсутствие механизмов безопасности приведет к вторжению в эти сети. Эти вторжения необходимо обнаруживать и применять методы предотвращения.

В защите беспроводных сенсорных сетей произошли важные инновации. В большинстве встроенных беспроводных сетей используются всенаправленные антенны, поэтому соседи могут подслушивать обмен данными в узлах и из них. Это было использовано для разработки примитива, называемого «локальный мониторинг», который использовался для обнаружения сложных атак, таких как черная дыра или червоточина, которые снижают пропускную способность больших сетей почти до нуля. С тех пор этот примитив используется многими исследователями и коммерческими снифферами беспроводных пакетов. Впоследствии это было усовершенствовано для более сложных атак, таких как сговор, мобильность и многоканальные устройства с множеством антенн.

Распределенная сенсорная сеть

Если в сенсорной сети используется централизованная архитектура и центральный узел выходит из строя, тогда вся сеть разрушается, однако надежность сенсорной сети может быть увеличена за счет использования распределенной архитектуры управления. Распределенное управление используется в WSN по следующим причинам:

  1. Узлы датчиков подвержены сбоям,
  2. Для лучшего сбора данных,
  3. Для обеспечения узлов резервным копированием на случай отказа центральный узел.

Также нет централизованного органа для распределения ресурсов, и они должны быть самоорганизованными.

Что касается распределенной фильтрации по распределенной сенсорной сети. общая установка заключается в наблюдении за лежащим в основе процессом с помощью группы датчиков, организованных в соответствии с заданной топологией сети, что позволяет отдельным наблюдателям оценивать состояние системы не только на основе его собственных измерений, но и на основе данных своих соседей.

Интеграция данных и сенсорная сеть

Данные, собранные из беспроводных сенсорных сетей, обычно сохраняются в виде числовых данных на центральной базовой станции. Кроме того, Открытый геопространственный консорциум (OGC) определяет стандарты для интерфейсов взаимодействия и кодирования метаданных, которые обеспечивают интеграцию разнородных сенсорных сетей в Интернет в реальном времени, позволяя любому человеку контролировать или управлять беспроводными сенсорными сетями через Интернет. браузер.

Обработка в сети

Для снижения затрат на связь некоторые алгоритмы удаляют или сокращают избыточную информацию датчиков узлов и избегают пересылки бесполезных данных. Этот метод использовался, например, для распределенного обнаружения аномалий или распределенной оптимизации. Поскольку узлы могут проверять данные, которые они пересылают, они могут измерять средние значения или направленность, например, показаний с других узлов. Например, в приложениях измерения и мониторинга обычно бывает так, что соседние узлы датчиков, отслеживающие объект окружающей среды, обычно регистрируют аналогичные значения. Такая избыточность данных из-за пространственной корреляции между наблюдениями датчиков вдохновляет на создание методов для объединения и интеллектуального анализа данных в сети. Агрегация снижает объем сетевого трафика, что помогает снизить потребление энергии на узлах датчиков. Недавно было обнаружено, что сетевые шлюзы также играют важную роль в повышении энергоэффективности сенсорных узлов за счет планирования большего количества ресурсов для узлов с более критичной потребностью в энергоэффективности, и для улучшения на сетевых шлюзах необходимо реализовать передовые алгоритмы планирования энергоэффективности. общей энергоэффективности сети.

Безопасное агрегирование данных

Это форма внутрисетевой обработки, при которой узлы датчиков считаются незащищенными с ограниченной доступной энергией, в то время как базовая станция считается защищенной с неограниченной доступной энергией. Агрегация усложняет уже существующие проблемы безопасности для беспроводных сенсорных сетей и требует новых методов безопасности, специально разработанных для этого сценария. Обеспечение безопасности для агрегирования данных в беспроводных сенсорных сетях известно как безопасное агрегирование данных в WSN. были первыми работами, в которых обсуждались методы безопасного агрегирования данных в беспроводных сенсорных сетях.

Две основные проблемы безопасности при безопасном агрегировании данных - это конфиденциальность и целостность данных. Хотя шифрование традиционно используется для обеспечения сквозной конфиденциальности в беспроводной сенсорной сети, агрегаторам в сценарии безопасной агрегации данных необходимо расшифровать зашифрованные данные для выполнения агрегации. Это открывает доступ агрегаторам к открытому тексту, что делает данные уязвимыми для атак злоумышленника. Подобным образом агрегатор может вводить ложные данные в агрегат и заставлять базовую станцию ​​принимать ложные данные. Таким образом, хотя агрегирование данных повышает энергоэффективность сети, оно усложняет существующие проблемы безопасности.

См. Также

Ссылки

Дополнительная литература

  • Маршрутизация узлов шлюза на основе цепочки для повышения энергоэффективности в WSN

Амир Хожабри * 1, Мохаммадреза Эсламинеджад 2, Митра Махруян 3 1 * - Департамент компьютерных наук и информационных технологий, Занд Институт высшего образования, Шираз, Иран 2- Кафедра компьютерных наук и информационных технологий, Институт высшего образования Занда, Шираз, Иран 3- Кафедра физики, Факультет естественных наук, Исфаханский университет, Исфахан, Иран

Внешние ссылки

На Викискладе есть материалы, относящиеся к беспроводным сенсорным сетям.
Последняя правка сделана 2021-06-21 11:56:45
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте